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属性相似度的云分类器
- matlab环境下,基于云模型的分类器,包括基于例子群优化的云分类器,和属性相似度云分类器。-Matlab environment, based on cloud model for the classification, including examples Swarm Optimization Based on the cloud classifier, and attribute similarity cloud classifier.
VB开发MAPGIS属性管理
- 将Ai赋给线工作区对象lai,根据坐标取线号,取属性第lno号线的属性,进行其它处理
通过不同方法进行粗糙集属性约简matlab完整程序
- 通过不同方法进行粗糙集属性约简matlab完整程序,便于进行对比,By different methods of rough set attribute reduction matlab a complete program, to facilitate comparison
rosetta
- 粗糙集工具箱 可以进行粗糙集上下近似集的计算,重要度等等 属性约简 决策分类-Toolbox rough sets rough sets can calculate the upper and lower approximations, importance, etc., etc. Classification Decision Attribute Reduction
rsda(Matlab)
- 粗糙集属性约简过程中的下近似及上近似域的matlab实现-Rough set attribute reduction process under the domain of approximate and matlab
main
- KDD99的属性约简,国外高人写的代码。-KDD99 of attribute reduction, foreign Gaoren to write code.
roughsetCprograms
- 用c语言编的基于粗糙集理论的属性约简程序-Using c language series based on rough set theory attribute reduction procedures
Reduction
- 基于Pawlak属性重要度的属性约简算法,包含论文算法及C++源代码。-Attribute importance based on Pawlak' s attribute reduction algorithm, including papers algorithm and C++ source code.
roughset
- 粗糙集matlab算法,有属性约简,值约简,规则生成等多种算法。-Neighborhood rough set based feature evaluation and reduction
ReductofRoughSetMatlab
- 利用Matlab实现决策系统的属性约简,完整源代码Word文档-Using Matlab to achieve decision-making system attribute reduction, complete source code Word document
rstPawlak
- REDUCT_PAWLAK 基于Pawlak属性重要度的属性约简算法-Key property REDUCT_PAWLAK based on Pawlak Attribute Reduction Algorithm
Propertiessimplying
- 关于MATLAB对属性约简的程序。适合初学者,看看,共同学习-On MATLAB for the attribute reduction procedures. Suitable for beginners, take a look at the common learning
roughset
- 粗糙集属性约简算法,共计52页,包括代码及应用说明,有需要的欢迎下载-Rough set attribute reduction algorithm, for a total of 52, including code and application notes, there is a need to download the welcome
work
- 用matlab语言编的基于粗糙集理论的属性约简程序-matlab roughset
200862510234
- 决策表属性约简源程序 很实用的 希望对大家有用的-Decision table attribute reduction is very useful source
roughset
- ,在MATLAB环境下对 学生自主学习成绩决策表进行了求解,分析了该决策表的上近似集、下近似集、不可分辨关系、约简、核集、属性依赖度的概念,从而 在原始数据的基础上得出了条件属性与决策属性间的关系。 -The knowledge theory based on rough set can help to simplify the knowledge proceeded from originaldata. In the paper it intro- duces the roug
core
- 属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。本文提出了一种基于二进制运算 的属性核求解算法,该算法简单直观且易于实现。我们通过设计C语言程序验证了算法的有效性。 -Attribute reduction is considered one of the most important contents of the rough set theory,and core obtai- ning plays an essential role in attribute
不确定多属性决策方法及应用
- 四川大学,徐泽水 教授编写的不确定多属性决策方法及应用(Uncertain multi-attribute decision making method and its application by Professor Xu Zeshui of Sichuan University)
一种基于MapReduce的粗糙集并行属性约简算法
- 云计算技术是海量数据挖掘的一种高效解决方案,将MapReduce 并行计算模型与粗糙集属性约简算法相结合,提出一种基于MapReduce 的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法。该算法提高了粗糙集属性约简算法对大数据的处理能力和效率,并能适应云计算环境。实验结果表明,所提算法具有良好的效率、加速比和可扩展性。(Cloud computing technology is a high efficient solution for massive data mining.)
带权重条件熵的属性约简算法
- 粗糙集理论中最重要的内容之一就是属性约简问题,现有的许多属性约简算法往往是基于属性对分类的重要性,如果属性约简的结果能满足用户实际需要的信息,如成本、用户的偏好等,那么约简理论将会有更高的实用价值。基于此,从信息熵的角度定义了带权重的属性重要性,然后重新定义了基于带权重的属性重要性的熵约简算法。最后通过实际例子说明,与基于属性重要性的熵约简算法相比,考虑权重的算法更加符合用户的实际需求。(Attribute reduction is one of the most important conte